01
步骤 1
提取该时间窗内带有按序事件记录的会话、同一时间窗的订单表（含已取消、草稿与测试订单）、当时生效的追踪配置与授权设置，以及结算与支付网关记录，以便区分订单是真的没有产生还是没有被记录下来。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
诊断访问无法转化为订单的原因
会话有记录而订单始终为零，这些访问究竟推进到了哪一步也没有留下痕迹。此时的直接任务是诊断访问为什么没有转化为订单。流程应产出转化诊断与实验待办清单，沿着商家已采集的事件逐一追踪每次访问的去向。
所属主题
转化分析与优化
目标关键词
shopify traffic but no orders
可复制 AI 提示词
直接用在 Spark 工作流里的提示词
先替换所有 [方括号] 占位内容，再补充你真实的店铺数据和限制条件，最后粘贴到你常用的 AI 助手或 Spark 智能体里。Spark 会按本页定义的流程给出结构化的输出和验证方式。
ai-prompt.txt
你是一名 Shopify 运营专家。请帮我处理「shopify traffic but no orders」这一问题，所属方向为「转化分析与优化」。
店铺背景：[填写品类、目标市场、目标客群]
处理范围：[填写商品、页面、客户、活动或日期范围]
可提供的数据：[填写已有资料]
请按以下方式工作：
1. 先说明完成该任务需要哪些关键数据，并标记缺失项。
2. 把每次会话追踪到它产生的最后一个事件，并按停止位置统计会话数；在此之前先用一次测试会话确认店铺应当上报的事件确实到达，排除衡量故障，之后才把停止位置当作行为层面的结论。
3. 输出问题判断、建议方案、优先级、所需人工确认事项和验证方法。
4. 所有商品属性、指标、客户信息和营销结论必须以我提供的数据为依据；没有证据时请明确写“待确认”，不要猜测。
5. 如涉及发布、发信、改价、修改商品或账户操作，在我明确授权且工具已连接前，仅输出草案或操作步骤；完成操作后再报告已验证的结果。解决步骤
推荐的解决流程
按输入、判断、交付三个阶段拆开执行，先保证每一步的输出，再进入下一步。
02
步骤 2
把每次会话追踪到它产生的最后一个事件，并按停止位置统计会话数；在此之前先用一次测试会话确认店铺应当上报的事件确实到达，排除衡量故障，之后才把停止位置当作行为层面的结论。
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步骤 3
交付转化诊断与实验待办清单，写明会话停止的步骤及其计数与已排除的追踪检查，再把会话数与商家自己的访问记录核对、把订单数与订单导出核对，并把完全缺失事件的步骤列为未衡量而不是计为零。
常见问题
执行这个场景时最常见的疑问
覆盖判断依据、常见误解和必须准备的输入，让团队在真正动手之前先把前提对齐。
在归因为买家行为之前要排除什么？
先完整走一遍测试会话，核对其事件与店铺应当上报的内容是否一致，并在订单表中查询看板可能隐藏的已取消、草稿和测试订单。先排除衡量问题，可以避免把损坏的埋点误读成买家问题；若检查不通过，结论就是追踪故障而非转化问题。
如何确定一次会话停在哪一步？
沿每次会话自己的事件序列追踪，它产生的最后一个事件就是停止位置，然后按停止位置统计整个时间窗的会话数。因事件缺失而序列不完整的会话单独计数，因为记录上的空缺并不等于买家就在该步骤离开。
测试订单算不算在订单数里？
测试订单、草稿订单与已取消订单在订单表中被识别出来，并与真实成交分开报告。计入会让某个周期看起来有转化，不说明就剔除又可能掩盖真实订单；所采用的规则会写进输出，保证结果可以复算。
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